Opera One 开发者版内置本地大模型：支持 Llama、Gemma 等 150 款

想在自己的电脑上跑一个开源大模型，以前的门槛可不算低。你大概率得打开终端，折腾 Python 环境、装 Ollama，或者去 GitHub 上淘各种前端界面。

现在，浏览器厂商打算把这套流程打包端到你面前。4 月 3 日，Opera 宣布在 Opera One 浏览器的开发者版本中，加入对本地大语言模型的实验性支持。官方表示，这是首个通过内置功能直接访问和管理本地大模型的主流浏览器。

150 个模型直接装进浏览器

这次 Opera 并不是浅尝辄止地支持一两款模型，而是通过其全新的「AI Feature Drops Program」一次性引入了大约 50 个模型家族、共计 150 个本地大语言模型变体。

在这份支持名单里，既有 Meta 的 Llama、Google 的 Gemma，也有来自 Mistral AI 的 Mixtral，以及开源社区很常见的 Vicuna 等等。

使用方式并不复杂。开发者版本的用户升级到最新版后，按照指引激活该功能，就能直接在浏览器里挑选想用的模型。

选定之后，浏览器会把模型文件下载到本地设备上。根据不同模型的参数规模，每个变体通常需要占用 2 到 10 GB 的本地存储空间。

一旦下载完成，选中的本地模型就会接管浏览器的交互界面，暂时替代 Opera 原本的在线云端 AI「Aria」。所有输入和计算都纯粹在本机运行，没有任何数据会被发往云端服务器，直到你主动开启新的会话或者切回 Aria。

为什么重要

在 Chrome 和 Edge 还在想方设法把自家的云端大模型塞进侧边栏时，Opera 走了一条完全不同的路。

对用户来说，最大的价值在于隐私和极低的折腾门槛。如果你手里有敏感的文档想做总结，或者在没有网络连接的飞机上想查点资料，点几下鼠标就能在浏览器里跑本地模型。甚至对于想对比不同开源模型表现的开发者来说，这也是一个现成的轻量测试台。

从行业角度看，我们觉得 Opera 这一步走得相当聪明。作为市场份额有限的挑战者，它没有去硬拼自研大模型的参数规模，而是利用开源生态的繁荣，把自己做成了一个本地模型的友好前端容器。

不过，这种做法的隐患也很明显。本地大模型的体验极度依赖硬件，动辄数 GB 的下载体积对存储空间有硬性要求。更重要的是，在没有像样 GPU 的轻薄本上，这些模型的推理速度很可能会慢得让人抓狂。如果普通用户兴冲冲下载下来却发现卡顿严重，这种实验性功能很可能会沦为少数硬件发烧友的玩具。